#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-

"""
排列5智能备选策略np.int64数据类型包装问题修复报告
"""

print("🔧 排列5智能备选策略np.int64数据类型包装问题修复报告")
print("=" * 80)

print("\n📋 问题描述:")
print("用户反馈：智能备选策略中第3和第4个预测结果出现了np.int64类型包装")
print("症状：预测结果显示为 [np.int64(8), np.int64(0), np.int64(9), np.int64(6), np.int64(7)]")
print("影响：影响预测结果的显示美观和数据一致性")

print("\n🔍 问题原因分析:")
print("1. 智能备选策略方法中使用了numpy函数：")
print("   - np.random.choice() 返回 np.int64 类型")
print("   - np.random.randint() 返回 np.int64 类型")
print("   - np.random.random() 等numpy函数返回numpy数据类型")

print("\n2. 受影响的方法：")
print("   ✅ _strategy_frequency_based() - 第3个预测使用")
print("   ✅ _strategy_balanced_distribution() - 第4个预测使用")
print("   ✅ _strategy_pattern_based() - 第2个预测使用")
print("   ✅ _strategy_historical_trend() - 第1个预测使用")

print("\n🔧 修复方案:")
print("在所有智能备选策略方法中，对numpy函数的返回值使用int()进行类型转换：")

print("\n修复前：")
print("```python")
print("num = np.random.choice(10, p=weights)  # 返回np.int64")
print("num = np.random.randint(0, 10)         # 返回np.int64")
print("```")

print("\n修复后：")
print("```python")
print("num = int(np.random.choice(10, p=weights))  # 转换为Python int")
print("num = int(np.random.randint(0, 10))         # 转换为Python int")
print("```")

print("\n✅ 具体修复内容:")

print("\n1. _strategy_frequency_based()方法:")
print("   - 修复：int(np.random.choice(10, p=weights))")
print("   - 修复：int(np.random.randint(0, 5))")

print("\n2. _strategy_pattern_based()方法:")
print("   - 修复：int(np.random.randint(0, 10))")

print("\n3. _strategy_balanced_distribution()方法:")
print("   - 修复：int(np.random.choice(available_nums))")
print("   - 修复：int(np.random.randint(0, 10))")

print("\n4. _strategy_historical_trend()方法:")
print("   - 修复：int(np.random.choice(hot_numbers))")
print("   - 修复：int(np.random.choice(cold_numbers))")
print("   - 修复：int(np.random.randint(0, 10))")

print("\n🎯 修复验证:")
print("已通过测试脚本验证，所有策略现在都返回Python原生整数类型：")
print(" 策略1 (历史趋势): 所有数字都是Python原生整数类型")
print(" 策略2 (模式规律): 所有数字都是Python原生整数类型")
print(" 策略3 (平衡分布): 所有数字都是Python原生整数类型")
print(" 策略4 (频率分布): 所有数字都是Python原生整数类型")

print("\n📊 测试结果对比:")
print("修复前：[np.int64(8), np.int64(0), np.int64(9), np.int64(6), np.int64(7)]")
print("修复后：[8, 0, 9, 6, 7]")

print("\n💡 技术要点:")
print("1. 数据类型统一性：确保所有预测结果都使用Python原生数据类型")
print("2. 显示一致性：避免在日志中出现类型包装信息")
print("3. 代码规范性：对numpy函数返回值进行显式类型转换")
print("4. 用户体验：提供简洁清晰的预测结果显示")

print("\n🎉 修复完成:")
print(" 问题已完全解决")
print(" 所有智能备选策略返回一致的数据类型")
print(" 预测结果显示更加简洁清晰")
print(" 不再出现np.int64类型包装问题")
print(" 保持了预测逻辑的正确性和多样性")

print("\n📝 使用说明:")
print("用户现在可以正常使用排列5的LSTM-CRF预测功能：")
print("- 当模型预测全是0时，系统自动使用智能备选策略")
print("- 智能备选策略提供4种不同的预测方法")
print("- 所有预测结果都以简洁的[数字,数字,数字,数字,数字]格式显示")
print("- 不再出现类型包装干扰")

print("\n" + "=" * 80)
print("🎯 排列5智能备选策略np.int64问题修复完成！")
print("🚀 现在可以正常使用，预测结果显示更加清晰！")